Systematic review of strategies to increase use of oral rehydration solution at the household level
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diarrhea is one of the major causes of death in children under five years of age, disproportionately affecting children in low- and middle-income countries. Treatment of diarrhea with oral rehydration solution addresses dehydration and reduces diarrhea related deaths. The World Health Organization Programme for the Control of Diarrhoeal Disease began in 1978 and while global ORS access rates have improved substantially over the past forty years, rates of ORS use have stagnated. Investigation is required to understand which interventions are effective in promoting the use of ORS, and where there are gaps in the literature. METHODS: We conducted a systematic search of peer-reviewed and grey literature and included interventions to promote the use of ORS for the treatment of acute diarrhea in children under 6 years. We used a standardized grading format based on the Child Health Epidemiology Research Group guidelines and performed meta-analysis for all categories with more than one data point. RESULTS: We identified 19 studies for abstraction. For co-promotion of zinc and ORS, mothers in the intervention group were 1.82 (95% CI 1.17, 2.85) times more likely to use ORS to treat their child's diarrhea episode than mothers in the comparison group. Meta-analysis of ORS social marketing and mass media strategies indicates that mothers exposed to messages were 2.05 (95% CI, 0.78, 5.42) times more likely to use ORS to treat their child's diarrhea episode than unexposed mothers. However, this is not statistically significant. Both meta-analysis had significant heterogeneity and were graded as moderate/low and low quality, respectively. CONCLUSIONS: We found few studies of interventions to promote the use of ORS; many categories of interventions had only one study. While there are some promising results, this analysis reinforces the need for further investigation into approaches to increasing ORS use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».